典型文献
欠采样跳频通信信号深度学习重构方法
文献摘要：
压缩频谱感知可以远低于奈奎斯特采样的速率来获取宽带跳频通信信号,但欠采样信号重构作为压缩频谱感知的关键组成环节,将更加直接地决定跳频通信接收性能.针对跳频通信信号压缩感知存在的欠采样重构精度低、计算复杂度高、迭代重构时间长等问题,提出欠采样跳频通信信号深度学习重构方法,将深度学习引入到宽带稀疏欠采样信号重构过程中,设计欠采样样本输入层网络适应结构,再利用变分自编码器构造生成式重构网络替代稀疏优化求解,实现免迭代欠采样跳频通信信号重构输出.仿真并分析了欠采样结构配置、网络模型设置以及信噪比等参数对信号重构性能的影响.仿真表明,相对于稀疏度自适应匹配追踪、正交匹配追踪等经典欠采样信号重构算法以及卷积神经网络欠采样信号重构方法,所提方法在重构误差和重构时间等方面均具有性能优势.该方法可准确、高效、实时地完成欠采样跳频通信信号重构,可成为解决宽带跳频通信信号接收和处理瓶颈的有效途径之一.
文献关键词：
压缩感知;跳频通信信号;深度学习;信号重构
中图分类号：
作者姓名：
齐佩汉;李冰;谢爱平;高向兰
作者机构：
西安电子科技大学 通信工程学院,陕西 西安710071;中国人民解放军31007部队,北京100100;中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川 成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]齐佩汉;李冰;谢爱平;高向兰-.欠采样跳频通信信号深度学习重构方法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(04):1-7
A类：
B类：
欠采样,跳频通信信号,学习重构,重构方法,频谱感知,奎斯特,宽带,信号重构,成环,压缩感知,计算复杂度,样样,输入层,网络适应,变分自编码器,生成式,稀疏优化,优化求解,结构配置,重构性,稀疏度自适应匹配追踪,正交匹配追踪,重构算法,重构误差,有性,性能优势,信号接收
AB值：
0.203103
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